Análise de dados

Relevância da análise de dados na IA e na aprendizagem automática

A análise de dados constitui a base sobre a qual são construídos projectos bem sucedidos de IA e ML. Antes de treinares modelos complexos como o Ultralytics YOLOos dados brutos devem ser submetidos a uma análise rigorosa. Isto inclui passos essenciais como a limpeza de dados para tratar erros e inconsistências, e o pré-processamento de dados para os formatar adequadamente para os algoritmos. Técnicas como a Análise Exploratória de Dados (EDA), que muitas vezes envolvem a visualização de dados, ajudam a descobrir estruturas subjacentes, padrões, outliers e potenciais enviesamentos nos dados. Compreender estes aspectos é fundamental para selecionar modelos adequados e garantir a qualidade dos dados necessária para uma formação eficaz.

Além disso, a análise de dados desempenha um papel vital após o treino do modelo. A avaliação do desempenho do modelo utilizando métricas como a exatidão ou a precisão média média (mAP) envolve a análise dos resultados da previsão em relação aos dados reais. Este processo analítico ajuda a identificar os pontos fracos do modelo, a compreender os tipos de erro e a orientar outras melhorias através de técnicas como a afinação de hiperparâmetros.

Análise de dados vs. conceitos relacionados

Embora seja frequentemente utilizada de forma indistinta, a análise de dados difere subtilmente dos termos relacionados:

• Extração de dados: Concentra-se especificamente na descoberta de padrões e relações novos, anteriormente desconhecidos, em grandes conjuntos de dados. É frequentemente considerada uma técnica específica no âmbito do campo mais vasto da análise de dados, que também inclui a descrição de dados (análise descritiva) e o diagnóstico de eventos passados (análise de diagnóstico). Podes explorar mais os conceitos de extração de dados.
• Aprendizagem automática: Envolve algoritmos que aprendem com os dados para fazer previsões ou tomar decisões sem programação explícita. O ML é frequentemente uma ferramenta utilizada na análise de dados (especificamente na análise preditiva e prescritiva), mas a própria análise de dados é um processo mais vasto que envolve a recolha, limpeza, exploração, visualização e interpretação de dados, que pode ou não envolver a construção de modelos complexos de ML. Lê mais sobre a aprendizagem automática (AM).

Aplicações de IA/ML do mundo real

A análise de dados impulsiona avanços significativos em várias aplicações de IA:

1. Diagnóstico de cuidados de saúde: Na análise de imagens médicas, a análise de dados é utilizada para examinar grandes conjuntos de dados de exames médicos (como ressonâncias magnéticas ou tomografias computadorizadas, como o conjunto de dados de tumores cerebrais) para identificar padrões subtis que possam indicar uma doença. Antes de treinar um modelo de IA de diagnóstico, a análise ajuda a compreender a distribuição das caraterísticas nos diferentes grupos de pacientes, garantindo que o conjunto de dados é representativo e identificando potenciais enviesamentos. Após a formação, a análise avalia a precisão do diagnóstico do modelo e identifica os tipos de erros, orientando o aperfeiçoamento. Recursos como o NIH Biomedical Data Science realçam a sua importância.
2. Análise do comportamento do cliente no retalho: Os retalhistas utilizam a análise de dados para compreender os padrões de compra e otimizar as operações. A análise de dados de transacções ajuda a criar sistemas de recomendação que sugerem produtos aos utilizadores. Nas lojas físicas, a análise de feeds de vídeo utilizando modelos de visão por computador (CV) pode fornecer informações sobre o fluxo de tráfego de clientes e a interação nas prateleiras, ajudando a IA a uma gestão mais inteligente do inventário de retalho. A análise ajuda a interpretar estes dados para otimizar a disposição das lojas e a colocação dos produtos. As empresas utilizam plataformas como o Google Cloud AI for Retail para estes fins.

Ferramentas e técnicas

Os analistas de dados utilizam uma variedade de ferramentas e técnicas. Os métodos estatísticos, incluindo a regressão e a análise de séries temporais, são fundamentais. Linguagens de programação como Python, com bibliotecas como Pandas para manipulação de dados e Scikit-learn para tarefas de ML, são amplamente utilizadas. As ferramentas de visualização de dados, como o Tableau ou oMicrosoft Power BI, são cruciais para a comunicação dos resultados. Para obter informações específicas sobre o desempenho do ML, plataformas como o Ultralytics HUB oferecem análises integradas, conforme detalhado no guia de análiseUltralytics .